4月18日消息，據(jù)報道，想象下你收到一份禮物，它可以讓你看到未來。想象下，你只要看著某人，就可以知道有什么壞事即將發(fā)生在他們身上。你也可以做些什么來防止這些糟糕的事情發(fā)生。

　　作為一名醫(yī)生，我想知道：在一個人們可以預(yù)見未來的世界里，醫(yī)學和醫(yī)療保健領(lǐng)域會發(fā)生什么變化？也許你不必再去看醫(yī)生，而是會在某天早上接到醫(yī)生的電話，并告訴你：“嘿，你今天早上好嗎？”你會說“太棒了！”然后他回答：“親愛的，請不要驚慌，但你會在12小時內(nèi)心臟病發(fā)作。所以，來醫(yī)院吧，讓我們在癥狀出現(xiàn)前把你治好?！?/p>

　　這不好嗎？我知道這聽起來有點兒像科幻小說，但事實并非如此。以色列也已經(jīng)取得了類似的進展。讓我們舉個“先發(fā)制人”的醫(yī)學例證。你的朋友或家人正進行透析治療，你知道這種情況是多么痛苦和讓人衰弱，如果我們能在癥狀開始前就識別出病人并讓他們脫離危險，那將是多么令人驚訝！早期的治療方法很簡單。而一旦有疼痛和不適癥狀，治療起來可能就太晚了，因為那時腎臟已經(jīng)嚴重受損。

　　為了能夠搶占先機，主動接觸看似健康的病人，你必須預(yù)測哪個病人出現(xiàn)問題。醫(yī)生們用他們多年的經(jīng)驗來做這個實驗，但是算法能更有力、更有效地進行預(yù)測。幾年前，在以色列最大的醫(yī)療服務(wù)提供商Clalit（我工作的地方），我們使用先進的分析技術(shù)建立了一個預(yù)測模型，它可以在看似健康的人群中預(yù)測誰將會在5年后的透析中走到生命盡頭。該模型是基于數(shù)十年來以色列超過半數(shù)人口的數(shù)字健康數(shù)據(jù)開發(fā)的，大約包括450萬患者，通常是從出生到老年的所有數(shù)據(jù)。

　　然后，我們要求一線醫(yī)生向這些目標人群伸出援手，這些人是我們選定的高?；颊?。我們的數(shù)據(jù)顯示，在這種先發(fā)制人的干預(yù)后，該群體的透析病例大幅下降。先前通過智能預(yù)測來防止重新入院的工作顯示，在基于預(yù)測的干預(yù)后，再入院率下降了12％。我們現(xiàn)在正在做同樣的事情，試圖預(yù)防糖尿病、肺炎、甚至癌癥，但這將需要幾年的時間來衡量影響。

　　我們可以在以色列采取這些行動，因為在我們的機構(gòu)和集成的數(shù)據(jù)集中有幾十年的電子醫(yī)療記錄，有強有力的經(jīng)濟激勵措施使患者長期保持健康，而且以色列在醫(yī)療保健方面優(yōu)先考慮數(shù)字創(chuàng)新。

　　這里有一個例子，可以說明算法如何能預(yù)測人類疏忽的癥狀。最近我們與人合作建立了一個模型，用來預(yù)測誰會患上骨質(zhì)疏松性骨折。由于某些原因，該算法堅持認為眼疾是這些骨折預(yù)測的重要組成部分。很明顯，我們認為這是一個小故障。我從醫(yī)學院得知，眼疾和骨折之間毫無共同之處。我們試圖修正模型，但是算法并沒有放棄它的分析。

　　然后它震驚了我們。眼睛問題并沒有使骨頭變得更脆，而是視力問題使病人更容易跌倒，因此而骨折。這是十分關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)：在大量數(shù)據(jù)中，計算機在獲取多個如此微妙的信號和模式方面勝過人類。這些數(shù)據(jù)也可以用來預(yù)測哪種治療方法對哪些病人最有效。但是藥物真的可以自動化嗎？盡管存在人類錯誤的風險，或者人類錯過了隱藏的信號和模式，但醫(yī)生們?nèi)匀粓孕?，他們將永遠能更好地對病人的最佳狀態(tài)做出最終判斷。但是世界在不斷變化，醫(yī)學也在變化。

　　如今，醫(yī)生可以從他們從未見過的數(shù)百萬病人的集體經(jīng)驗中獲益。越來越強大的計算能力和先進的分析技術(shù)（包括機器學習和人工智能工具）可以掃描大量的健康數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在巨大的存儲庫中跨越了地理位置甚至是幾代人。他們會搜索和尋找與你有類似癥狀的病人，并從他們的經(jīng)驗中學習，預(yù)測接下來會發(fā)生什么，以及制定最佳的行動方案。這可能是個近乎完美的學習小組，與你個人相匹配。

　　今天我們已經(jīng)有很多事情可以做了，想象一下：當我們把每個人的基因都添加到這個數(shù)據(jù)中時會發(fā)生什么，這種匹配將更加精確，并且建議的治療方法都是量身定制的。一方面，人類醫(yī)生的信息存儲能力和處理能力都是有限的?，F(xiàn)在的情況是：一個病人的病歷中有太多的數(shù)據(jù)要讓醫(yī)生去計算，更不用說只有15分鐘的訪問時間。

　　世界上有太多的東西可能被錯過，每天都有很多東西被錯過。預(yù)測算法可以搜索和識別病人，他們就像坐在醫(yī)生面前，醫(yī)生可從他們記錄的經(jīng)驗中確定最佳的治療方案。數(shù)據(jù)融合越多，預(yù)測能力越強，對個性化醫(yī)療的治療也越精確。威廉·奧斯勒博士是歷史上最偉大的醫(yī)生之一，他曾說過：“如果不是由于個體之間的巨大差異，醫(yī)學也可能是一門科學，而不是一門藝術(shù)?！边@可能已經(jīng)是事實，或者可能需要更多時間，但最終計算機將會比醫(yī)生更好地解釋人類之間的生物多樣性。

　　然而，精確的算法并不能取代好的醫(yī)生。他們?nèi)匀粫吹郊膊。皇侵車娜?。正如?shù)學家凱茜·奧尼爾（Cathy O ＇Neil）在TED演講中表達的那樣：不要把算法當作公正的裁判，它們不是。算法只是嵌入代碼中的觀點。真正的個性化算法會結(jié)合患者的聲音，并根據(jù)對病人來說最重要的東西來定義最優(yōu)方案，包括消除疼痛、恢復(fù)功能以及延長生命。他們愿意冒什么風險？他們的目標是什么？”

　　這將是一場真正的革命：從生物學角度來說，它是精確的，而且是針對個人的。這對我們醫(yī)生來說意味著什么？前方之路已經(jīng)明朗，緩慢而穩(wěn)定地依賴人類臨床直覺的時代即將結(jié)束，取而代之的是算法預(yù)測治療。算法將成為人類的觸覺，再加上對病人偏好和需求的移情作用，它將是這個時代偉大醫(yī)生的標志。